de bijdrage van
de wetenschap aan
de transities van
de Routekaart
De transities die Beter
geïnformeerd op weg beoogt,
staan voor een aantal
fun-damentele veranderingen in
onze kijk op
verkeersmanage-ment. De wetenschap heeft in
de afgelopen jaren veel
bijge-dragen aan de invulling van
het vakgebied. Welke rol kan
de wetenschap bij de nieuwe
koers spelen?
NM Magazine vroeg de
hoog-leraren Serge Hoogendoorn
en Bart van Arem om
commentaar.
Op het gebied van verkeersmanagement en intelligente transportsys-temen (ITS) kan Nederland internationaal gezien al jaren aan de top meedraaien. Ook op dit moment wordt er volop geïnvesteerd in in-novatieve projecten en initiatieven. Denk aan de Praktijkproef Am-sterdam, de Dutch Integrated Testsite for Cooperative Mobility (DITCM), Connected Cruise Control, de C-ITS Corridor enzovoort. Het aardige is dat mede dankzij deze projecten de overheid, markt en kennisin-stituten elkaar steeds beter lijken te vinden – en de samenwerkings-banden ook steeds nauwer aanhalen.
Wat dat betreft had het ministerie geen beter moment kunnen kiezen om het actieprogramma Beter geïnformeerd op weg op te starten. De bijbehorende Routekaart biedt een unieke kans om de recente tech-nologische ontwikkelingen op het gebied van dataverzameling, com-municatie, social media, big data enzovoorts gezamenlijk te vertalen in volwassen toepassingen binnen het mobiliteitsdomein.
Coöperatieve in-car systemen
De Routekaart richt zich op de transities die we in de komende tien jaar zullen moeten doorlopen. We gaan het in die tijdspanne niet meemaken dat de wegen bevolkt worden door zelfrijdende auto’s, maar het is wel de richting die we inslaan. Een eerste stap die zeker
18
wél binnen de horizon van de Routekaart valt, zijn slimme coöpera-tieve in-car systemen. Die zullen de reiziger nauwkeurig langs files leiden, adviezen geven over de juiste snelheid om een kruispunt te naderen (groene golven), aangeven welke strook op een snelweg hij moet kiezen, tijdig waarschuwen voor naderend onheil (jam ahead
warning) enzovoort enzovoort.
Voor universiteiten en onderzoeksinstituten bieden deze nieuwe diensten uitgelezen kansen om kennis, methodieken en algoritmes in te brengen: onze bijdrage aan de transitie. De uitdagingen die we hierbij tegenkomen, zijn er ongetwijfeld vele, maar we willen er op twee kort ingaan.
de uitdaging van een groot effect
De eerste uitdaging heeft te maken met juist de kracht van in-car diensten. Omdat de adviezen die Beter geïnformeerd op weg nastreeft, in-car gegeven worden en in hoge mate gepersonaliseerd zijn, zal de reiziger sterk geneigd zijn ze ook op te volgen. Het verkeerskundige effect van in-car systemen zal daarmee al snel véél groter zijn dan het effect van zeg een matrixbord langs de weg.
Nu is het is uiteraard de bedoeling dat adviezen effect hebben, maar hierin schuilt ook een interessante uitdaging. Het punt is dat zolang niet al te veel mensen over zo’n slim systeem of slimme app beschik-ken, het prima werkt. Maar wanneer grotere groepen mensen er ge-bruik van maken, moet je rekening houden met de problemen die ontstaan als je aan te veel mensen hetzelfde advies geeft: het wordt dan wel erg druk op die ene alternatieve route. Zelfs als je daarmee rekening houdt, blijft het fundamentele probleem dat zo’n (commer-cieel) systeem sterk op de individuele klant gericht is en de reizigers dus vooral over routes zal sturen die voor hén het beste zijn. Dat be-tekent niet altijd dat dat ook het beste is voor het collectief. Dit heeft te maken met het inherente marktfalen van het verkeerssysteem: au-tomobilisten kijken alleen naar hun individuele kosten, maar worden niet ‘gestraft’ voor de kosten die andere verkeerdeelnemers door hun toedoen ervaren. Simpel gesteld: als je in de file staat kost jou dat tijd en dus geld, maar jouw aanwezigheid daar draagt bij aan de file en jij kost daarmee ook anderen tijd en geld. Dit probleem is goed met be-prijzen aan te pakken, maar (second best) ook met slim verkeerma-nagement. Een en ander betekent dat er ook met slimme, coöperatie-ve in-car systemen – en ja, zelfs met autonoom rijdende auto’s, als dat eenmaal zover is – toch altijd een mate van centrale sturing nodig is. Maar hoe zal dat in z’n werk gaan? Wat is de optimale balans tussen zelfsturing en centrale sturing? Hoe krijg je weggebruikers zo ver om soms ook ‘in het algemeen belang’ te handelen? Dat zijn de vragen die we als wegbeheerders, marktpartijen én onderzoekers moeten be-antwoorden de komende tijd.
in-car en dVM samen
Een tweede uitdaging is de wens – en economisch gezien: de nood-zaak – van wegbeheerders om ‘meer met minder’ te doen. De ge-dachte is dat met in-car en coöperatieve systemen de wegbeheerders met ‘een onsje minder’ toekunnen op hun wegen. De Routekaart gaat bijvoorbeeld wat de snelwegen betreft uit vanvijf procent meer ef-fect in combinatie met een geleidelijke tien procent afbouw (periode 2015-2020) van de beschikbare middelen. De uitdaging voor de we-tenschap in dit verband is om vast te stellen waar besparingen mo-gelijk zijn, zonder aan kwaliteit in te boeten. Vast staat wel dat we de komende jaren onze DVM-systemen nog goed kunnen gebruiken. De crux zal dus zijn om met in-car technologie en de meer centraal aan-gestuurde wegkantsystemen samen het ‘meer met minder’ te berei-ken. Denk bijvoorbeeld aan het samenbrengen van data uit de weg-kantsystemen en de floating car data van in-car systemen. Onderzoek
laat zien dat je door het samenbrengen van deze databronnen een enorme sprong maakt in de kwaliteit van de informatie [zie ook het artikel op pagina 34-36 – red.]. Concreet voorbeeld: dankzij datafusie kun je de detectie van filegolven enorm verbeteren en deze files daar-door ook beter bestrijden.
Maar de combinatie in-car en DVM-systemen biedt meer mogelijk-heden. Zo zou de wegbeheerder de adviezen van het in-car systeem kunnen ondersteunen met DVM. Een voorbeeld: automobilisten worden door hun in-car systeem door de stad geleid, omdat er op de snelweg een ernstige stremming is ontstaan. De wegbeheerder kan dat dan ondersteunen door de verkeersregelingen op de omleidings-route aan te passen. Omgekeerd kunnen in-car systemen rekening houden met de DVM-maatregelen die de wegbeheerder treft, als die de systemen daar tijdig over informeert. Een heel eenvoudige toepas-sing is verder om DVM-signalen in-car te brengen. In diverse pro-jecten, waaronder de Praktijkproef Amsterdam, wordt aan dergelijke vormen van integratie gedacht.
Kortom: er zijn veel voordelen te behalen door het toepassen van mooie nieuwe technologie, maar nog veel meer door deze technologie slim te combineren met bestaande, beproefde methoden en technie-ken. Op deze manier combineren we beter routeren, netwerkbrede coördinatie, persoonlijke geleiding enzovoort op een effectieve ma-nier en is de weggebruiker – in ieder geval tot op het moment dat we compleet overgaan op autonoom rijden – het meest geholpen. Aan de wetenschap de taak om de mogelijkheden van dat samenspel te on-derzoeken!
Rol van de wetenschap
Het mag duidelijk zijn: gezien de belangrijke transities die voor de komende tien jaar gewenst zijn en de uitdagingen die dat met zich meebrengt, is nauwe samenwerking tussen overheid, markt en we-tenschap nuttig en nodig. We zullen als wewe-tenschappers ons best doen om onze bijdrage te leveren. Tegelijkertijd geldt dat het pro-gramma Beter geïnformeerd op weg belangrijk is om onszélf bij de les te houden. De Routekaart is een meerjarenprogramma. Door de weten-schap de komende jaren nauw betrokken te houden bij de praktijk, zal het (fundamenteel) onderzoek aan de universiteiten en kennis-instituten voldoende praktijkgericht blijven en zal voorzien kunnen worden in de opleiding van een nieuwe generatie studenten in de ‘be-ter benutten’-filosofie.
tot slot
De rol en de aard van DVM zal de komende tien jaar zeker verande-ren door de komst van in-car applicaties. Nog een paar jaar verder en we belanden in de situatie dat het voertuig zowel de sensor is als de signaalgever. Maar, en dat punt hebben we met deze bijdrage wil-len maken, ook dan zal enige centrale aansturing nodig zijn om er-voor te zorgen dat het collectief niet te veel lijdt onder het gedrag van de individuen. En tot die tijd doen we er verstandig aan om in-car systemen slim te combineren met de bestaande DVM-systemen. Zo hebben we de grootste kans om de beoogde transities succesvol te doorlopen – en vlot toe te groeien naar een wegennet vol futuristi-sche zelfrijdende auto’s.
.
de auteurs
Prof. dr. ir. Serge Hoogendoorn
is hoogleraar Verkeersstromen en Dynamisch Verkeersmanagement op de TU Delft.
Prof. dr. ir. Bart van Arem is hoogleraar
Transportmodellen en hoofd van de afdeling Transport & Planning op de TU Delft.
